Intelligence artificielle pour l'image

Ce cours concerne les approches d'apprentissage profond (Deep Learning)

Introduction à l'apprentissage supervisé
Approches paramétriques
Réseaux de neurones
"Perceptron" multicouche
Apprentissage des paramètres d'un réseau de neurones

Fonctions de coût
Optimisation des paramètres d'un réseau de neurones par rétropropagation du gradient
Descente de gradient stochastique

Initialisation des paramètres
Définition du pas d'apprentissage
évolution du pas d'apprentissage
"Momentum"
ADAM




Arrêt prématuré
Architecture de réseaux de neurones

Couche de convolution
BatchNorm
Connexion résiduelle
ResNet


Spécialisation d'un réseau de neurones
Augmentation de données
"Adversarial examples"
Introduction à PyTorch
Exemple d'application : détection d'objets